python 清空pd.DataFrame()
时间: 2023-08-14 14:11:43 浏览: 220
要清空一个 Pandas 的 DataFrame,可以使用 `df.drop()` 方法或者直接重新赋值一个空的 DataFrame。以下是两种方法的示例:
方法一:使用 `df.drop()` 方法清空 DataFrame
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 使用 drop 方法清空 DataFrame
df.drop(df.index, inplace=True)
# 打印清空后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
Empty DataFrame
Columns: [A, B]
Index: []
```
方法二:重新赋值一个空的 DataFrame
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 重新赋值一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()
# 打印清空后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果:
```
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
```
这两种方法都可以清空 DataFrame,你可以根据自己的实际需求选择其中一种来使用。
相关问题
# coding:utf-8 import pandas as pd import random job_list=['快递员','数据开发','运营主管','平面设计师'] list,dict,name1=[],{},'' print(type(name1)) for i in range(10): dict['id'] = '1000' + str(i) lenth=len(name1) while len(name1) < 5: if len(name1)==0: name1=random.randint(65,90) else: name1+=random.randint(97,122) dict['name']=name1 dict['job']=random.sample(job_list,1) list.append(dict) df=pd.DataFrame(list) 这代码有什么问题
这段代码存在几个问题:
1. 在使用字典 `dict` 前,需要先进行初始化,可以使用 `dict = {}` 进行初始化。
2. 在每次循环前,需要将 `name1` 进行清空,可以使用 `name1 = ''` 进行清空。
3. 在生成随机字母时,需要将生成的 ASCII 值转换为对应的字符,可以使用 `chr()` 函数进行转换。
4. 将 `dict` 添加到 `list` 中时,需要使用 `list.append(dict.copy())`,否则每次添加的都是同一个字典对象的引用。
修正后的代码如下:
```python
import pandas as pd
import random
job_list = ['快递员', '数据开发', '运营主管', '平面设计师']
list, dict, name1 = [], {}, ''
for i in range(10):
dict = {}
dict['id'] = '1000' + str(i)
name1 = ''
while len(name1) < 5:
if len(name1) == 0:
name1 = chr(random.randint(65, 90))
else:
name1 += chr(random.randint(97, 122))
dict['name'] = name1
dict['job'] = random.sample(job_list, 1)
list.append(dict.copy())
df = pd.DataFrame(list)
```
这样修改后的代码应该可以正确生成 DataFrame 对象了。
dataframe清空数据
清空DataFrame中的数据可以使用`drop`方法,将所有行或列都删除即可。具体操作如下所示:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除所有行
df.drop(df.index, inplace=True)
# 删除所有列
df.drop(df.columns, axis=1, inplace=True)
```
需要注意的是,`drop`方法默认不会改变原有的DataFrame,需要使用`inplace=True`参数才能直接在原有的DataFrame上进行修改。